arXiv cs.CL· Runze Jiang, Yan Wang, Boran Jin, Bingyu Zhu, Longtao Huang·· 2 小时前AI 评分38
仅定位弱点还不够：面向大语言模型的状态感知递归知识改进方法 RKI
Weakness Localization Is Not Enough: State-Aware Recursive Knowledge Improvement for Large Language Models
AI 导读
提出状态感知的递归知识改进方法 RKI，将大语言模型的知识改进形式化为多轮干预：逐轮定位弱点、由诊断证据与干预历史估计知识状态并选择干预，更新后重新评估。在 HotpotEval 和 SafeInternalEval 上，RKI 平均领先现有知识注入方法 18.41 分。分析显示知识状态能在弱点定位之外为干预选择提供额外指引，且可随模型更新而改变。
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